Многомерные методы отличаются от одномерных прежде всего тем, что при их использовании центр внимания смещается с уровней (средних показателей) и распределений (дисперсий) явлений и сосредотачивается на степени взаимосвязи (корреляции или ковариации) между этими явлениями [15]. Оба этих вида статистических методов анализа подробно описаны в по- [c.539]
Рис. 14.6. одномерных статистических методов [c.540]
Как мы увидим далее, в некоторых случаях изображаемой на картах картины может быть почти достаточно для интерпретации результатов. Однако необходимо иметь в виду, что СОК — не панацея, и поэтому нам всегда следует использовать также и другие средства для завершения анализа. Существует множество традиционных методов одномерного и многомерного статистического анализа, которые в большей степени отвечают решению некоторых специальных аспектов задачи. Поэтому для каждого из таких аспектов следует выбирать наиболее подходящие методы. [c.41]
Для изучения одномерных статистических совокупностей используются вариационный ряд, законы распределения, выборочный метод. Для изучения многомерных статистических совокупностей применяют корреляции, регрессии, дисперсионный и факторный анализ. [c.268]
Для изучения одномерных статистических совокупностей используются вариационный ряд, законы распределения, выборочный метод. Для изучения многомерных статистических совокупностей применяют корреляции, регрессии, дисперсионный, ковариационный, спектральный, компонентный, факторный виды анализа, изучаемые в курсах теории статистики. [c.96]
Методы изучения одномерных статистических [c.30]
Моделирование одномерных временных рядов. Основные элементы временного ряда. Автокорреляция уровней временного ряда и выявление его структуры. Методы сглаживания временного ряда (выделение тренда). Моделирование циклической компоненты. Статистическая оценка взаимосвязи двух временных рядов. Методы исключения тенденции. [c.4]
Исследования с помощью методов множественной корреляции показывают, что статистическая зависимость между факторами, влияющими на величину затрат труда, имеет примерно одинаковый характер для всех классов, поэтому отказ в данном случае от учета этой зависимости не приводит к заметному ухудшению качества распознавания. Исходя из этого условия, минимума имеющейся обучающей выборки, а также в целях упрощения расчетов заменим в алгоритме распознавания Р№. (х, . .... хп) на произведение одномерных условных распределе- [c.89]
В этом последнем разделе мы обратимся к интеграции СОК в систему принятия решений. Очевидно, что прогнозирование банкротств компаний является одной из важнейших задач финансового анализа. Обычно анализ финансового состояния компаний проводится на основании коэффициентов, получаемых из финансовых данных, публикуемых самими компаниями. К этим данным применяются традиционные методы, основанные на одномерном или многомерном статистическом анализе. Многомерные статистические модели, такие как дискриминант-ный анализ, логистическая регрессия или нейронные сети, обучаемые с учителем (подобные многослойному перцептрону), особенно достойны упоминания по причине их популярности. Общим в этих методах является то, что все они имеют целью получение некоторой оценки, которую можно было бы легко интерпретировать как показатель платежеспособности компании. [c.56]
Статистические методы делятся на одно- и многомерные. Одномерные методы te hniques) используются тогда, когда все элементы выборки единым измерителем, либо если этих измерителей несколько для каждого элемента, но каждая переменная анализируется при этом отдельно ото всех остальных. [c.539]
Следующий этап заключается в кодировке данных. Для обозначения конкретного варианта ответа на конкретный вопрос ему присваивается числовой или буквенный код, а также указывается позиция столбца, которую данный код будет занимать. Полезно подготовить кодиро-вочную книгу, содержащую инструкции относительно кодирования и всю необходимую информацию о переменных в этом массиве данных. Закодированные данные переносятся на диски или магнитные ленты либо вводятся в компьютер непосредственно с клавиатуры. Кроме того, для переноса данных применяются методы считывания меток или маркеров с бланков, оптическое сканирование и компьютеризированный сенсорный анализ. Очищение данных заключается в проверке их последовательности и состоятельности и в работе с пропущенными ответами. Эта работа может вестись несколькими способами заменой пропущенных значений нейтральными или условными (вмененными) значениями, методом исключения объекта целиком или попарного исключения переменных. Качество анализа данных нередко можно повысить статистическими корректировками, такими как взвешивание, переопределение переменной и преобразование шкалы. Выбор стратегии анализа данных должен основываться на результатах предыдущих этапов процесса маркетинговых исследований, на известных характеристиках данных, на конкретных свойствах выбранных для использования статистических методов, а также на уровне подготовки исследователя и его философских убеждениях. Статистические методы можно подразделить на одномерные и многомерные, [c.547]
Для исследования различия в оценках этики мужчинами и женщинами статистические методы MANOVA и ANOVA. Респондентов просили указать их степень одобрения серии сценариев, включающих решения этического характера. Эти служили зависимыми переменными при анализе, а пол респондентов — независимой переменной, MANOVA использовали для выполнения многомерного анализа, в результате которого оказалось, что значение значимым с уровнем значимости р < 0,001. Это означает, что отношение мужчин и к этике исследования полностью отличаются. Выполнен одномерный дисперсионный и указали, что три пункта внесли наибольший вклад в различие оценок, даваемых мужчинами и женщинами этике исследования использование ультрафиолетовых чернил для предварительного кодирования почтового вопросника использование рекламы, которая способствовала неправильному использованию потребителями товара, и нежелание исследователя предоставить данные, которые помогли бы городской группе консультантов [27]. [c.630]
Рассмотрим пример применения сетей к анализу классического временного ряда— ряда данных о пятнах на Солнце. Регулярные ежегодные записи этого явления ведутся с 1700 года. Ряд много раз анализировался в статистической литературе, и выяснилось, что он не является ни стационарным, ни линейным, ни гауссовым. Были испробованы различные одномерные методы моделирования временных рядов. Габр и Рао [119] применяли авторегрессионную модель 9-го порядка (с 4 ненулевыми коэффициентами) и билинейную модель. Льюис и Стивене [179] разработали модель на основе метода многомерных адаптивных регрессионных сплайнов (MARS), а Пристли [221] исследовал модель TAR. В последнее время несколько групп исследователей предприняли попытки проделать анализ ряда с помощью нейронно-сетевого подхода (см. [275], [170], [84]). Результаты, полученные различными методами, собраны в табл. 2.2. [c.67]
Подготовка данных включает в себя редактирование, кодирование, расшифровку и проверку данных. Каждая анкета или форма наблюдения проверяются или редактируются и, если необходимо, корректируются. Каждому ответу на вопрос анкеты присваиваются числовые или буквенные коды. Данные анкет расшифровываются или набиваются на магнитной ленте или на диске или вводятся непосредственно в компьютер. Проверка дает возможность удостовериться, что данные с оригиналов анкет расшифрованы точно. Для анализаданных используются одномерные методы статистического анализа в том случае, если элементы выборки измеряются по одному показателю, или когда имеется несколько показателей, но каждая переменная анализируется отдельно. С другой стороны, если имеется два или более измерений каждого элемента выборки, а переменные анализируются одновременно, то для анализа данных используются многомерные методы (главы [c.49]